آیا GPU من برای یادگیری عمیق مناسب است؟

یکی از مهم‌ترین اجزای سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق، کارت گرافیک یا GPU است. می‌توان گفت بدون داشتن GPU مناسب، استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق تقریبا غیرممکن است. اما چگونه می‌توان فهمید که GPU سیستم شما مناسب یادگیری عمیق هست یا نه؟ در این پست به پاسخ این سوال می‌پردازیم. با من همراه باشید.

اهمیت GPU در یادگیری عمیق

همان‌طور که می‌دانید، یادگیری عمیق شامل انجام پردازش‌های محاسباتی سنگین است وGPU-ها دقیقا اینجا به درد می‌خورند! چرا که GPU-ها هسته‌های محاسباتی (Cuda Core) زیادی دارند و می‌توانند به صورت موازی محاسبات را انجام دهند. همین امر باعث می‌شود که در مقایسه با CPU-ها سرعت بسیار بالاتری داشته باشند. این قابلیت‌ها به محققان و مهندسان این امکان را می‌دهند که مدل‌های پیچیده‌تر و بزرگ‌تری را با سرعت بیشتری آموزش دهند.

چطور بفهمم سیستم من GPU دارد یا نه

برای اینکه در سیستم ویندوزی خود از وجود GPU مطمئن شوید، یک راه ساده وجود دارد. Start Menu را باز کرده و Device Manager را سرچ کنید. در پنجره‌ای که باز می‌شود، گزینه Display Adapters را پیدا کنید. روی فلش کناری آن بزنید تا یک لیست باز شود. اگر در این بخش آیتمی وجود داشته باشد یعنی سیستم شما GPU دارد.

در تصویر بالا مشاهده می‌کنید که سیستم من، دو گرافیک دارد. یکی گرافیک UHD است که یک گرافیک سبک برای کارهای روزمره مثل وبگردی و … است. دومی یعنی RTX 3050 Ti گرافیک اصلی سیستم من است که برای پردازش‌های سنگین استفاده می‌شود.

انواع GPU

عمدتا دو نوع GPU وجود دارد: 1- GPU-های Radeon که شرکت AMD (یا همان ATI سابق) تولید می‌کند. 2- GPU-هایی که شرکت NVIDIA تولید می‌کند.

امکان استفاده از GPU-های AMD برای یادگیری عمیق وجود دارد، اما به شدت محدود هستند. چند سال پیش، اصلا استفاده از این GPU ها برای یادگیری عمیق غیرممکن بود.

GPU-های NVIDIA هستند که بازار یادگیری عمیق را به خود اختصاص داده‌اند و اکثر نرم‌افزارها و کتابخانه‌های یادگیری عمیق از آن‌ها پشتیبانی می‌کنند. دلیل این امر همان هسته‌های پردازشی یا Cuda Core هستند. این هسته‌های پردازشی به محققان این امکان را می‌دهند که مدل‌های خود را با سرعت بالا آموزش دهند.

اگر قصد خرید یک سیستم جدید برای یادگیری عمیق دارید، توجه کنید که GPU آن از شرکت NVIDIA باشد. همچنین باید از نسخه‌های جدیدتر و قدرتمندتر این GPU-ها استفاده کنید. GPU-های قدیمی‌تر ممکن است قدرت کافی برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق را نداشته باشند.

بررسی CUDA Compute Capability

در بخش‌های قبلی توضیح دادیم که چطور بفهمید سیستم شما GPU دارد یا خیر. همچنین گفتیم که بهتر است GPU از نوع NVIDIA و از مدل‌های جدید این شرکت باشد. ولی این تمام ماجرا نیست!

برای استفاده از GPU در یادگیری عمیق، مقدار CUDA Compute آن باید حداقل 3.5 باشد. برای بررسی مقدار CUDA Compute، روی لینک زیر کلیک کنید:

وبسایت NVIDIA

این لینک مربوط به وبسایت NVIDIA است. من در صفحه باز شده روی گزینه CUDA-Enabled GeForce and TITAN Products را انتخاب می‌کنم، چون GPU من GeForce است. در لیست باز شده، دنبال GeForce RTX 3050 Ti می‌گردم. اگر حوصله ندارید، Ctrl+F بزنید تا نوار جستجو باز شود و اسم GPU را کامل وارد کنید تا برایتان پیدا کند. مشاهده می‌کنید که Compute Capability برای 3050 Ti برابر با 8.6 است که بالای 3.5 است و این یعنی برای یادگیری عمیق مناسب است.

GPU من مناسب یادگیری عمیق نیست، چکار کنم؟😢

شاید با انجام مراحلی که گفته شد، به این نتیجه رسیدید که GPU شما مناسب یادگیری عمیق نیست. حالا چه می‌شود؟ حتما باید سیستم خود را ارتقا دهید؟

اگر GPU شما مناسب نیست، می‌توانید از نسخه‌های CPU کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند PyTorch استفاده کنید، هرچند که سرعت اجرای مدل‌ها در این حالت به مراتب کمتر خواهد بود. اما راه حل بهتر، استفاده از پلتفرم‌هایی مثل Google Colab، Kaggle و … است که GPU رایگان در اختیار شما می‌گذارند که می‌توانید برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق خود استفاده کنید.

یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌ها، Google Colab است. اگر دوست دارید یاد بگیرید که چطور از این پلتفرم محبوب استفاده کنید، حتما به “آموزش گوگل کولب رایگان” هوسم سر بزنید.

آموزش گوگل کولب رایگان

منبع

این پست، بخشی از یک ویدئوی یوتیوب است که در یوتیوب هوسم منتشر شده است. این ویدئو را اینجا برایتان گذاشتم، اگر دوست داشتید این ویدئو را هم ببینید. همچنین اگر دوست داشتید هوسم را در یوتیوب دنبال کنید، چون سعی می‌کنیم هر هفته محتواهای جذابی منتشر کنیم.😍

جمع‌بندی

داشتن یک GPU مناسب یکی از ملزومات اصلی برای کار در حوزه یادگیری عمیق است. با استفاده از نکات ارائه شده در این وبلاگ، می‌توانید به راحتی تشخیص دهید که آیا GPU سیستم شما مناسب یادگیری عمیق هست یا خیر و در صورت نیاز به ارتقا، بهترین انتخاب را داشته باشید.